Machine effects on accuracy of ultrasonic prediction of backfat and ribeye area in beef bulls, steers and heifers
Notice bibliographique
Résumé
Pre-slaughter ultrasound and carcass measurements of ribeye area (REA) and backfat (FAT) were recorded on composite beef bulls (n = 60), heifers (n = 60) and steers (n = 60). Breed composition of the composite was: 0.44 British (Hereford, Angus and Shorthorn) 0.25 Charolais, 0.25 Simmental and 0.06 Limousin. The Aloka SSD-1100 (AL) and the Tokyo Keiki CS 3000 (TK) ultrasound machines were compared by evaluating the difference between ultrasound and carcass measurements (bias), and the standard error of prediction (SEP). AL under-predicted REA in all three sexes while TK overpredicted heifers and steers and underpredicted bulls. Both machines were similar in accuracy among bulls for REA. For FAT AL underpredicted all three sexes while TK underpredicted heifers and had very small bias for bulls and steers. SEP for FAT were similar for both machines. Both machines underpredicted REA in larger muscled cattle and overpredicted in smaller-muscled cattle. Both machines also underpredicted FAT in fatter animals and overpredicted FAT in leaner animals. Machines were similar in accuracy among cattle with larger REA but differed significantly (P < 0.05) among smaller-muscled cattle. Machines were comparable in accuracy among animals of all FAT sizes. This study demonstrates that there is an important relationship between machine and the size and depth of muscle and backfat, respectively, and consequently between machine and sex, in accuracy of ultrasound prediction. Key words: Beef cattle, ultrasound, accuracy, back fat, ribeye area
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».